有机蔬菜大棚除草机器人研制

为了取代有机蔬菜大棚内人工除草作业,研制了一种新型除草机器人。该机器人通过原地转向机构实现狭小空间内零转弯半径行驶,并基于机器视觉和磁导航传感器实现智能杂草识别和全自主作业。基于力学分析和三维软件,设计了机器人本体结构、行走机构、原地转向机构、末端执行器等,并基于模糊控制实现机器人沿着设定路径行驶。实验结果表明机器人行驶时的偏移量小于4cm/500cm,满足使用要求;同时,机器人转向灵活并能够完成机械除草作业,验证了机器人设计方案的可靠性。

有机蔬菜大棚除草机器人磁导航模糊控制系统研制

目前有机蔬菜生产中一般采用人工除草,但人工除草耗时长、效率低。为了实现有机蔬菜大棚内除草机器人自主作业,研发了一种磁导航模糊控制系统。其中,以磁传感器相对于磁条正中位置的偏差以及偏差的变化率作为模糊控制器的输入以控制电机的转速,被控电机的PWM波占空比值作为输出设计了一种二维的双输入单输出的磁导航模糊控制器。以机器人的直线行驶为实验研究对象,实验表明机器人的行驶速度稳定,没有明显波动变化;沿直线行驶的能力较好,与理想路径误差在0~20mm之间,验证了该方法的可行性,满足有机蔬菜大棚的需求。

基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。